基于协同论的人工智能领域创新创业教育研究

[摘 要]创新创业教育是人工智能领域重要人才培养的基础之一，在当前校内外资源融合不充分、校内教育主体之间协同优势与合力优势未有效利用等相关因素影响下，创新创业教育质量与教育效果不太理想。鉴于此，本文立足于协同理论基础上，从内涵逻辑与实践逻辑出发，对创新创业教育进行分析与研究，旨在搭建人工智能领域创新创业协同教育制度，以此来推动教育主体、教育资源等方面的协同发展，不断提高学生个人职业道德理论素养，培养其创新能力，树立良好的创业精神。

[关键词]协同论；人工智能领域；创新创业教育

[中图分类号] G642            [文献标志码] A [文章编号] 1008-2549（2023） 06-0012-03

第三次人工智能技术改革创新不断深度发展，科技竞争、人才竞争也更加激烈，为了更好地满足人才培养发展战略需求，高校应该主动推动、深化人工智能领域创新创业教育活动，以此来带动教育的创新发展。人工智能领域创新创业教育也是不断提高国家自主创新能力、推动创新协同发展的主要战略措施。现阶段，由于人工智能领域正处于“爆发式”发展的突破点上，根据其实际发展特点，联合社会发展需求以及行业发展进步需求等内容的差异性，常规创新创业教育模式已经不能有效符合当前高校人工智能创新创业教育计划的贯彻与落实、智能社会的搭建与完善、人才培养工作质量提高等实际需求，搭建新型高校人工智能领域创新创业教育模式作为时代发展的重要需求。[1]

一、协同论和人工智能领域创新创业教育之间的内在联系

（一）内涵逻辑的高度一致性

协同论理论有效打破了常规“线性”“链性”创新创业教育模式，体现出“非线性”“多元化”“开放性”等主体协同特点。人工智能领域创新创业教育协同教育特点主要表现为主体“多元化”、目标“相同性”以及资源“共享性”等。就内涵逻辑一致性而言，人工智能领域创新创业教育作为一种教学活动，其教学目标以培养学生创新创业意识，提高其创新创业能力，为人工智能领域学科专业的发展提供良好的服务为主，教育内容和其他学科相互融合、相互联系，并且还依赖多元化文化主体的支撑与参与，主要包括基础理论知识、实践活动、教育反馈、教学评价等多个内容。[2]人工智能领域创新创业多元育人主体功能、行为存在密切关联性，即“非线性”交互影响。主体间也会结合实际发展需求而衍生“自我组织”的情况，以此来提高资源利用率与信息共享性。由此可见，各个主体间的各种要素相互流动、相互协同，也包含主体内部之层级管理制度、互动协同机制，进而完善“内外协同”的教育格局。所以高校人工智能领域创新创业教育在内涵特征（即“非线性”“多元化”“开放性”等）和协同论之间具备高度一致性，不仅能够对协同论在人工智能领域创新创业教育体系不断增加理论深度、提高实践性给予了发展基础与可能性，同时也进一步明确了创新创业教育的时代要求与协同创新教育任务。

（二）实践逻辑的相同性

就发展实践而言，协同论最后是实现个体不能实现的整体协同效果的一个创新环节。就两者实践逻辑相同性而言，协同论、人工智能领域创新创业教育工作制度在特点方面存在较高的一致性。高校通过不断探究创新创业教育，如参考国内外发展创新经验来提高自身协同能力与创新能力，在新发展环境中不断累积实践经验，总结实践结果，有效消除发展困境。通过开展创新创业教育协同创新活动、发展活动，为高校人工智能领域创新创业教育提供了新发展机遇，将发展教育现状作为重要契机，为促进创新创业教育朝着高层次、高质量发展提供源源不断的动力支撑。[3]将协同论有效融入人工智能领域创新创业教育系统之中，不仅需要對各大系统（如产学研）进行协同创新，还需要对各个子系统（如各个部门、各个层级）进行创新与发展。由此可见，将创新创业教育共同体建设放置在协同论之中，深度探析人工智能领域创新创业教育系统、运行管理模式，对于加快创新创业教育稳定发展具有积极意义。

二、人工智能领域创新创业教育协同发展模式

（一）内外协同——提高管理质量，聚集教育力量

1.内部协同——发掘创新创业教育内在潜力

高校人工智能领域创新创业教育中有较多的“非线性”互动关系，且管理层级之间的协同、教育要素的协同、教学资源的协同等均是创新创业工作内部协同之间的重点内容，例如校院内层级协同、学校管理部门协同等，均应该立足于协同联系工作管理制度之中，从而搭建人工智能领域创新创业教育管理模式。内部协同是保障高校人工智能领域创新创业教育稳定发展的重要基础、积极力量。其一，高校应提高育人目标的协同性，建立健全满足人工智能领域人才培养需求的开放性、系统化、高水平的育人环境。立足于学生长远发展角度，将转变与强化创新创业意识作为重要的教育突破口，不断强化学生个人自主创新意识，提高协同创新能力、项目实践能力，旨在引导学生在科研实践环节中不断优化与完善个人自主创新能力，提升其人工智能领域就业的竞争能力。[4]其二，重视资源协同性。就教学实践环节而言，高校应该利用资源系统的方式来提高学生创新创业能力，对校内各种资源进行整合，合理配置，提高资源的使用率与利用率，加强各个教育部门的协作能力，合理使用一系列教育要素，最大限度地合理使用、调动各种内部资源，以此来提高人工智能领域学生的创新能力、创业水平。

2.外部协同——建立创新创业教育的“增长极”

高校人工智能领域创新创业教育不是整体意义的自由组织，其发展离不开社会各个层级的支持与鼓励。高校应该主动和政府部门、人工智能领域企业及相关科学研究院所、社会力量进行协作，充分吸引各方所给予的师资力量、教育平台等，推动创新创业教育活动的有序开展，树立良好的创新精神，不断拓宽创新视野，提高学生创新能力，培养出一批批具备良好职业精神、强烈社会责任感的人工智能领域复合型人才。合理科学的外部协同制度作为人工智能创新创业教育工作有序开展的关键保障条件，应该切实梳理清楚高校和外部教育主体两者间的关系。尤其是高校和企业、高校和政府的协同关系的建立尤为关键，应充分利用好高校、企业以及政府三者的“链条式”效应。[5]其一，政府主导，多元参与。高校应该积极响应国家政策，获取政府有关部门的支持与帮助，促使政府在人工智能领域创新创业教育中扮演“主导者”“促进者”等重要角色，对高校提供政策支持和服务保障基础，形成浓厚的人工智能“产业化”发展环境，确定政府部门在协同发展中的主要责任，为推动人工智能领域创新创业教育奠定良好的制度保障基础。其二，利用企业参与来加快“产教研”三者的融合速度。提高人工智能领域创新创业教育能力往往会依赖于企业，并且人工智能领域企业同时也是各高校创新创业教育成果转变的重要落脚点，所以创新创业教育应该不断更新人才培养观念、加强教育理论的深度、培养学生综合素养，利用校企之间的合作进行教育活动，促使学校与企业之间形成良好的人才培育关系。利用教育促进产业发展，加快“产”“教”之间的融合速度，推动人工智能科技成果的重要转化，为保障人工智能国家发展战略的顺利实现提供良好的技术支持。其三，加强学校与国际之间的合作。开放积极的教育环境、完善国际教育平台，对于高校人工智能领域人才的培育十分重要。国内、国际之间协同进行人工智能领域合作教学、课程建设，结合国内外优秀教育经验与教学成果，为未来人工智能领域人才的培养提供一个资源共享平台。

（二）纵横协同——切实掌握教育一般规律，转变教育模式

1.纵向发展，坚持人工智能领域创新创业教育的一般规律

人工智能领域创新创业教育属于“梯次递进式”教学系统之一，然而伴随着创新创业教育、专业教育之间融合程度不断提高，其在人才培养方面的占比也随之增加。就纵向协同而言，需将时间、层级等方面的纵向协同视为重要支撑点，提高纵向、横向的协同一致性，有效地处理好各个子系统的不协同情况，促使创新创业教育整体系统逐渐演变为高度协同的运动，由无序逐渐转变为有序走向，推动人工智能领域创新创业教育的不断改革与创新，建设完善、健全的人工智能领域创新创业教育的全新体系。首先，需切实掌握协同内容的“渐进性”。科学判断学生对人工智能领域创新创业相关基础知识的掌握情况、创新意识与实践能力的培养情况、检查与评估基础教育环节所出现的“短板”，根据学生兴趣爱好、基础知识等内容制订针对性、个性化的创新创业教育方案。结合循序渐进的人才培育原则，充分认识不同年级、专业对于创新创业人员需求、能力发展需求等方面的差异性，完善分层级教育模式，进而演变为“阶梯式”“渐进式”的教育系统，以此来满足学生多元化发展需求。[6]其次，掌握协同层级的“秩序性”。高校应该建立对应的教育治理结构，明确划分各个管理组织的权利、职责，不仅需要管理好本身工作，还需加强与其他部门的协作，以此来实现“上下协同”管理局面，不仅能够推动教育协同管理工作的贯彻与落实，还能够推动人工智能领域创新创业“层级式”教育管理体系的形成与完善。此外，掌握信息协同“共享性”。缩短与消除学科之间、学院之间以及高校之间的纵向层级距离感，实现人工智能基础知识跨界协作，加快技术的更新换代速度，实现众智决策局面等发展特点，有利于提高层级协同管理效率与质量。建立健全“扁平化”信息传递制度，有效防止出现层级信息传递时间增加、信息内容不全等不良情况，避免对各个层级政策执行效果带来消极影响，促使每一名学生均可以获得科学有效的信息资源与教育资源，提高人工智能领域创新创业教育工作的公平性与公正性。

2.横向协同，有效转变创新创业教育模式

人工智能领域创新创业工作制度属于比较复杂的系统工程之一，不但要加强纵向联动，还应进行横向协同。一方面，就空间横向协同而言，高校首先需要不断完善与细化“第三课堂”平台。高校进行创新创业教育活动应该密切依靠线上丰富的教学资源实现教学活动的创新型发展，有效结合线上人工智能领域创新创业知识与教育资源，推动自主化、网络化教学模式、学习模式的搭建。其次，加快教育自媒体的建设速度。合理使用公众号与微博等多种交流平台来提高人工智能化领域创新创业教育的效果，促使学生能够充分掌握有关教学知识与教学内容，帮助教师更加准确地评估学生创新创业能力的培养情况，及时了解学生主观学习诉求，最终打破常规育人空间的发展问题。此外，加强理论和实践教育的协同性。对基础理论知识的学习最后会体现在具体问题解决过程中，高校应该主动使用较高人工智能领域产业发展规模化、产业链一体化等特征，将校内实践训练和产业实践互动有效结合起来，最大限度地使用各种社会力量（如人工智能企业等）给予学生丰富多样的创新创业教育资源，有利于在具体实践过程中不断强化学生个人创新意识，丰富其创新素质，加强其创业精神与创业能力。另一方面，就机制横向协同而言，高校应该主动建设“扁平式”横向协同人工智能领域创新创业教育工作管理制度。现阶段，高校人工智能领域创新创业层级式教育体系已基本形成，未来更好的保障教育活动的顺利开展，在协同论指导下，应该打破以往人工智能领域创新创业教育“科层制”管理形式，实现“扁平化”管理组织的高效运行，以此来保障与提高创新创业教育工作框架的稳定性。其次，强化教育主体与学生主体的“同频共振”，教师应重点关注学生个人学习基础情况、学习兴趣，注意人工智能领域创新创业教育“理论”“技术”“文化”等多要素协同建设与发展，提高学生开展创新创业活动的主动性与积极性，帮助教师在教育活动中不断提高个人职业道德素养，增加才干，也能促使学生在活动参与中培养浓厚的学习兴趣，强化创新意识，提高创业能力，實现“教”“学”两者的同频共振，为人工智能领域创新创业活动的有序开展提供重要的“内生动力”。

三、结语

人工智能领域对人才的需要度和产业自身的特点，不仅为高校人才培养带来了新机遇、新挑战，还强化与丰富了创新创业教育的时代作用；协同论为人工智能领域创新创业教育模式提供了新启示、新发展路径。教育主体之间内外协同创新发展，不断丰富教育内容，提高管理质量，推动教育目标的顺利实现。教育资源纵向、横向协同发展，需严格遵守教育活动的一般规律。通过协同发展不断发掘教育潜在能力，树立良好的教育典范与教育榜样，从而为培养人工智能领域创新创业人才营造浓厚的教育氛围，为创新型国家建设发展提供源源不断的人才资源，有利于提高国家在国际环境中的核心竞争力。

参考文献：

[1]孙妍.从“知识图谱”到“人机协同”——论人工智能教育对教师的重塑和挑战[J].高教探索，2021（3）：30-37.

[2]房超，李正风，薛颖，等.基于比较分析的人工智能技术创新路径研究[J].中国工程科学，2020，22（4）：147-153.

[3]周烨.聚集产学研用资源 共促创新产业发展——新一代信息技术与人工智能分论坛[J].中国科技产业，2020（2）：45-46.

[4]门志国，李超，高伟.新工科背景下人工智能领域学生创新创业能力协同培养模式研究[J].高等教育研究学报，2021，44（1）：8-12，80.

[5]周子荷.教育领域技术原始创新的历史、逻辑与未来——兼论人工智能的教育意蕴[J].开放教育研究，2021，27（2）：34-41.

[6]张成洪，陈刚，陆天，等.可解释人工智能及其对管理的影响：研究现状和展望[J].管理科学，2021，34（3）：63-79.

（责任编辑：杜家和）

作者简介：于子敬（1981—），女，硕士，讲师，研究方向：教育学。